去 AI 味实操指南（中文/Skill 清单与示例）

为什么有些中文稿子“内容对但像 AI 写的”？

句法正确但结构太整齐：频繁三段排比、固定开头结尾，会让文本像模板输出。
语气变得通俗却失去作者特征：盲目短句化或口语化可能抹去行业判断或个人习惯。
事实边界被改动：数字、引用、责任主体在润色中被模糊或误改，影响可追溯性。
全文重写增加复核成本：有些段落只需轻调，重写反而增加人工核对工作量。

合适的处理流程应先诊断问题、按段分级改写并保留不可改字段（数字、引用、署名、结论句等）。

实操步骤（推荐通用工作流）

1) 明确边界（必做） - 列出不可改动项：数字、引用、责任主体、结论、合规措辞等。 - 准备声音样本（若希望保留作者风格）：1–3 段原作者过往文字。 2) 先诊断（用 humane-taste） - 目标输出：每处“AI 腔位置—为何生硬—示范改写（保留事实）”。 - 只处理优先级最高的 8–12 处，决定是否继续全稿改写。 3) 分级并套用 Skill（用 deai-writing 做段级分配） - 给每段标注轻/中/重改写建议。 - 对轻改段：用 zh-humanizer 或 humanizer-zh-enhanced 做节奏与衔接优化。 - 对中/重改段：若为公众号长文，优先用 wechat-article-rewrite；若为工作文件且需保护事实，使用 aideodorizer。 4) 小段试跑与核对 - 先改开头 + 一段正文，人工核对是否保留作者声音与事实边界。 - 检查改写差异摘要（要求 Skill 输出修改理由或差异说明）。 5) 全文处理与最终校验 - 若试跑满意，批量处理其余段落；保留原稿作为对照版本。 - 最终逐项核对：数字、日期、名称、引用链接、责任主体、以及是否改变了关键论断。

具体示范（工作示例：150 字邮件段落）

原文（示例）： “关于项目进度，首先我们已完成需求梳理，其次进入了开发阶段，最后计划在下月交付。如有问题，请联系项目组。”

目标：降低模板腔，保留事实（已完成需求梳理、开发阶段、交付时间、联系对象）。

诊断（humane-taste 风格输出示例）：

问题位置：首句

为何生硬：使用“首先、其次、最后”造成机械排比，缺少具体责任人和时间节点。示范改写（保留事实）： “项目组已经完成了需求梳理，目前正处于开发阶段，目标是在下个月完成交付。如需协调进度，请直接联系赵工。”

分级与选 Skill：

这段属于短工作文，事实密度高 -> 用 aideodorizer 进行改写并要求保留“下月交付”和“项目组/赵工”不可改。

改写后核对清单：

是否保留了“完成需求梳理”？是
是否保留了“开发阶段”与“下月交付”时间表？是
是否明确了联系人？是

操作检查项与提示（发布前必查）

小段试跑：先改写 1–2 段并核对，与整篇改写相比风险更低。
差异摘要：要求 Skill 输出“被改动的句子/字段与改动理由”。
锁定字段：在任务说明里标注“不得改”的字段并重复强调。
保留原稿：始终保存未改稿供追溯与法律/合规复核。

限制与风险说明

这些 Skill 的目标是让文本更自然，不是规避任何检测器；不要把通过检测作为首要目标。
任一自动改写都有改变原意或误改事实的风险，必须人工复核关键事实与责任主体。
不建议直接对整篇长文一次性重写——先分段试验再放大规模处理。
如果稿件有法律、合规或合同性质内容，应由相关专业人员审核最终文本。

快速决策参考（一页表）

想要先看问题点：先用 humane-taste。
想按段分级处理：先用 deai-writing 做标注，再分别调用相应 Skill。
需要保护数字/主体/引用：优先用 aideodorizer。
公众号长文（1500–3000 字）：优先用 wechat-article-rewrite 并提供账号定位与历史文章样本。
一次性做整体自然化：可先用 zh-humanizer 或 humanizer-zh-enhanced，然后再细修。

结语：去 AI 味的目标是让文本重新具备可辨认的主体、自然节奏与作者声音，同时保留可核验的事实。按“诊断—分级—小段试跑—人工复核”流程，能在提高自然度的同时控制风险。